Libfork: Portable Continuation-Stealing with Stackless Coroutines

Core Concepts

Libfork enables fully-portable continuation stealing with stackless coroutines, achieving optimal time/memory scaling.

Abstract

Fully-strict fork-join parallelism is powerful for shared-memory programming. Implementing continuation-stealing in traditional HPC languages is challenging. Libfork combines coroutines with segmented-stacks for fine-grained parallelism. Achieves optimal time/memory scaling compared to openMP and Intel's TBB. NUMA optimizations enhance performance matching busy-waiting schedulers. Structured as Introduction, Background, Libfork, and Experimental Evaluation.

Stats

"Compared to openMP (libomp), libfork is on average 7.2× faster and consumes 10× less memory." "Compared to Intel’s TBB, libfork is on average 2.7× faster and consumes 6.2× less memory."

Quotes

"Libfork enables fully-portable continuation stealing and achieves optimal time/memory scaling." "NUMA optimizations for schedulers demonstrate performance matching busy-waiting schedulers."

Key Insights Distilled From

Libfork

by Conor John W... at arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18480.pdf

Deeper Inquiries

어떻게 libfork의 continuation-stealing 접근법이 전통적인 HPC 언어와 다른가요?

Libfork는 stackless coroutines와 geometric segmented-stacks를 결합하여 continuation-stealing을 구현합니다. 이는 전통적인 HPC 언어에서 continuation-stealing을 구현하는 방식과는 상당히 다릅니다. 대부분의 HPC 언어에서는 continuation-stealing을 구현하기 어렵거나 불가능한 경우가 많습니다. 이를 위해 컴파일러 수정이나 비휴대적인 기술을 사용해야 할 수 있습니다. 반면에 libfork는 C++20의 새로운 기능인 stackless coroutines를 활용하여 continuation-stealing을 완전히 휴대적으로 구현합니다. 또한 libfork는 lock-free, fine-grained parallelism 라이브러리로, coroutines와 user-space, geometric segmented-stacks를 결합하여 최적의 시간 및 메모리 스케일링을 달성합니다.

What are the implications of libfork's performance compared to openMP and Intel's TBB

libfork의 성능은 openMP 및 Intel의 TBB와 비교했을 때 어떤 의미를 가지나요? libfork는 다양한 벤치마크에서 openMP 및 Intel의 TBB와 비교했을 때 우수한 성능을 보입니다. 특히 Fibonacci 및 integration과 같은 벤치마크에서 libfork는 다른 라이브러리들보다 훨씬 빠른 속도를 보입니다. 이러한 결과는 libfork의 효율적인 작업 스케줄링 및 메모리 관리 능력을 반영합니다. 또한 libfork는 geometric segmented-stacks를 사용하여 메모리 사용량을 최적화하고, continuation-stealing을 통해 효율적인 병렬 처리를 가능하게 합니다. 이러한 성능 차이는 병렬 컴퓨팅에서 libfork의 우수성을 입증합니다.

How can the concept of continuation-stealing be applied in other programming paradigms beyond parallel computing

continuation-stealing 개념은 병렬 컴퓨팅을 넘어서 다른 프로그래밍 패러다임에 어떻게 적용될 수 있나요? continuation-stealing은 병렬 컴퓨팅에서 주로 사용되지만, 다른 프로그래밍 패러다임에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 비동기 프로그래밍이나 이벤트 기반 시스템에서 continuation-stealing을 활용하여 작업을 효율적으로 관리할 수 있습니다. 또한, 상태 기계나 유한 상태 기계에서도 continuation-stealing을 사용하여 상태 전이를 관리하고 복잡한 작업을 분할할 수 있습니다. 또한, 함수형 프로그래밍에서도 continuation-stealing을 활용하여 함수 호출 스택을 관리하고 비동기 작업을 처리할 수 있습니다. 따라서 continuation-stealing은 다양한 프로그래밍 패러다임에서 유용하게 활용될 수 있습니다.